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Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme
Was Sie erwartet:
Als Team der Abteilung Solarthermie und Optik des Fraunhofer ISE arbeiten wir an der Energieoptimierung von solar beheizten Gebäuden mit Hilfe moderner Steuer- und Regelungsverfahren. Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll ein bestehendes dynamisches Modell für die Simulation des Wärmebedarfes in einem Einfamilienwohngebäude dahingehend erweitert werden, so dass die Integration eines Berechnungsprogrammes mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk (artificial neuronal network - ANN) für das Realisieren der Regelungsaufgaben möglich wird. Das bestehende Simulationsmodell ist in Modelica/Dymola aufgesetzt. Die Programmierung des Regelungsalgorithmus erfolgt in C++. Die Simulation der beiden Tools wird dabei in einer Co-Simulation erfolgen. Das Simulationsmodell für das Gebäude ist hinsichtlich einer Eignung für Optimierungsrechnungen zum Trainieren des ANN-Algorithmuses hin anzupassen und ggf. in seinem Diskretisierungsniveau zu vereinfachen. Weiterhin ist eine geeignete Schnittstelle, wie eine Functional Mock-up Unit, zu erstellen um eine Interaktion mit dem ANN-Algorithmus herbeizuführen.

Ihre Aufgaben sind:
  • Recherche zu bestehenden Modellen zur dynamischen Simulation von Gebäuden und deren Wärmeversorgungstechnik
  • Anpassung eines bestehenden Simulationsmodelles in Dymola/Modelica hin-sichtlich einer Eignung für Optimierungsrechnungen zum Training des ANN-Algorithmuses
  • Integration des ANN-Algorithmuses in das Simulationsmodell für das Gebäude und dessen Wärmeversorgungstechnik über Co-Simulation mittels z.B. Functional Mock-up Interfaces
  • Optimierung des gesamten Systemaufbaus hinsichtlich dem Training des ANN-Algorithmuses
  • Durchführen von Systemtests hinsichtlich der Robustheit des implementierten Regelungsalgorithmuses und Analyse von anormalen Betriebssequenzen
  • Simulationsbasierte Vergleichsrechnungen des entwickelten regelungstechnischen Ansatzes mit konventionellen Regelungskonzepten und Bewertung hinsichtilch Nutzerkomfort und energetischen Kriterien
  • Integration einer Schnittstelle zur Implementierung des Reglers in ein reales Wohngebäude und vergleichende Analyse der erfassten Betriebsparameter mit dem Simulationsmodell (optional)
  • Optimierung des ANN-Regelungsalgorithmuses hinsichtlich den bereits angewendeten Bewertungskriterien sowie Integration von Datenquellen zur modell-prädiktiven Regelung (optional)

Masterarbeit zum Thema: Integration einer Regelungsmethodik basierend auf neuronalen Netzwerken in ein dynamisches Simulationsmodell für ein solarthermisch beheiztes Gebäude und Optimierung des Regelungsansatzes

Kennziffer: ISE-2015-288
Ihre Voraussetzungen:
  • Studium FH/Uni im Bereich der Ingenieurwissenschaften mit Interessen-Schwerpunkt Regelungstechnik, Energie- und Verfahrenstechnik, Gebäudetechnik, Versorgungstechnik, Maschinenbau, Bauingenieurwesen oder vergleichbar
  • Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich Regelungstechnik, Thermodynamik sowie Gebäudetechnik von Vorteil
  • Teamfähigkeit, engagierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • gute MS-Office-Kenntnisse, Erfahrungen in der Anwendung des Simulationstools Dymola/Modelica und der Programmiersprache C++ von Vorteil
  • gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Sehr gute Deutschkenntnisse


Allgemein:
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.


Kontakt:
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit allen wichtigen Unterlagen unter Angabe der Kennziffer an:
Bitte richten Sie Ihre schriftliche Bewerbung unter Angabe der Kennziffer an:
axel.oliva@ise.fraunhofer.de
(Anschreiben, CV und Zeugnisse in einem pdf-Dokument mit max. 10 MB)


Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Axel Oliva, Tel.: +49 (0)761 45 88-56 98
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme
Freiburg

http://www.ise.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 04.12.2015
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